Как номинальные и порядковые данные используются в анализе данных?

Номинальные данные используются для маркировки переменных, при этом нет внутреннего ранжирования или порядка. codelabsacademy.com В таких данных больше внимания уделяется тому, отличаются ли категории друг от друга, а не тому, насколько сильно. codelabsacademy.com

Некоторые области применения номинальных данных в анализе:

• Маркировка. codelabsacademy.com Например, виды домашних животных (собака, кошка, птица), цвет волос (блонд, шатен, седой), семейное положение (холост, женат, разведён). codelabsacademy.com
• Подсчёт и группировка. codelabsacademy.com Исследователи могут выяснить, сколько людей попадает в каждую категорию или какую долю от общего числа представляет каждая категория. codelabsacademy.com

Порядковые данные вводят ранжирование или порядок среди категорий, основываясь на номинальных данных. codelabsacademy.com По сравнению с номинальными данными, порядковые данные облегчают более глубокий анализ и улучшают возможности их сравнения. codelabsacademy.com

Некоторые области применения порядковых данных в анализе:

• Опросы и анкеты. mindthegraph.com Например, в ходе опроса респондентам может быть предложено оценить степень своего согласия с каким-либо утверждением по шкале от «категорически не согласен» до «категорически согласен». mindthegraph.com
• Научные исследования. mindthegraph.com Порядковые данные могут использоваться для измерения взаимосвязи между различными переменными. mindthegraph.com
• Сфера обслуживания клиентов. mindthegraph.com Например, клиента можно попросить оценить свой опыт работы с продуктом или услугой компании по шкале от «очень неудовлетворён» до «очень удовлетворён». mindthegraph.com
• Приём на работу. mindthegraph.com Порядковые данные могут использоваться для оценки квалификации или уровня опыта соискателя. mindthegraph.com